# PyTorch 多进程 Tensor 共享
在深度学习研究和应用中，数据并行是提高计算效率的重要手段之一。PyTorch 提供了多进程（multiprocessing）的方法来帮助用户充分利用多核 CPU 的优势。在这篇文章中，我们将讨论如何在 PyTorch 中使用多进程来共享 Tensors，并介绍相应的代码示例。在文章的最后，我们还会使用图形化工具展示多进程的工作流程和任务安排。
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前言用户在使用 Pytorch 的过程中，必然会接触到 view 这个概念，可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。而 view 机制可以避免显式的数据拷贝，因此能实现快速且内存高效的比如切片和 element-wise 等操作。全文约 ~4000字&多图预警。什么是 View搬运官网的例子 https://pyto
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2023-12-31 22:14:57
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# PyTorch 多进程数据共享的探索
在深度学习的研究和应用中，数据的加载和处理是一个关键的步骤。尤其是在使用 PyTorch 进行大规模模型训练时，有效地管理多个进程的数据共享显得尤为重要。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用多进程进行数据加载与共享，并提供示例代码。
## 为什么需要多进程？
对于大型数据集，单线程的数据加载可能会导致数据瓶颈，影响模型的训练效率。多进程可以在数据
# PyTorch 模型多进程共享教程
在深度学习的训练过程中，使用高效的资源管理和计算能力是至关重要的。特别是在进行模型训练时，多进程共享模型可以显著提高训练效率。这篇文章将指导你如何在 PyTorch 中实现模型的多进程共享。
## 流程概述
下面是实现 PyTorch 模型多进程共享的基本流程：
| 步骤 | 描述
多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。不同进程之间内存是不共享的，要实现两个进程间的数据交换，可以用以下方法：queues使用方法和threading里面的queue差不多from mu
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2023-06-15 09:47:14
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与数据传递不同，数据共享，就是说两个进程都可以修改这个数据了。 只要用 Manager"""
数据共享：多个进程同时修改 不需要加锁Manager
1.创建变量
2.把变量作为参数传递给子进程
"""
from multiprocessing import Process, Manager
import os
#共享数据为：一个字典，一个列表
#每个进程都可传递值
def f(d, l)
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2023-06-06 22:32:15
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按照正常修改字典的逻辑修改字典，代码如下：import multiprocessing
multi_dict = multiprocessing.Manager().dict()
multi_dict.update({"dev1": {"app1": [11], "app2": [22]}, "dev2": {"app3": [33], "app4": [44]}})
print(multi_di
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2023-06-25 18:59:04
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1 sqlalchemy介绍和快速使用# django 的orm框架，对象关系映射，只能在djagno中用
# sqlalchemy：独立的orm框架，轻松的集成到任意项目中去，SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果
# djagno
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2024-05-16 11:38:50
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今天同事反映一个问题让帮忙看一下：多进程共用一个变量，在一个进程中修改后，在另外的进程中并没有产生修改。 一、错误的实现方式最初以为是没添加global声明导致修改未生效，但实际操作发现global方式在多进程中也只能读不能写。错误示例代码如下：import multiprocessing
# 声明一个全局变量
share_var = ["start flag"]
def sub_p
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2024-02-27 09:54:01
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进程通信方式一、共享内存(进程安全,效率高)共享变量：multiprocessing.Value共享数组：multiprocessing.Array 方式二、Manager对象：list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Queue, Value, ArrayMana
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2023-07-03 15:29:48
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定义：共享内存（Shared Memory）就是允许两个或多个进程访问同一个内存空间，是在多进程通信的最高效的方式。 操作系统将不同进程之间共享内存安排为同一段物理内存，进程可以将共享内存连接到它们自己的地址空间中，如果某个进程修改了共享内存中的数据，其它的进程读到的数据也将会改变。由于共享内存会成为进程用户空间的一部分，所有这种通信方式不需要内核介入。共享内存并未提供锁机制，也就是说，在某一个进
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2023-08-28 20:46:36
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一、错误的实现方式最初以为是没添加global声明导致修改未生效，但实际操作发现global方式在多进程中也只能读不能写。错误示例代码如下：import multiprocessing
# 声明一个全局变量
share_var = ["start flag"]
def sub_process(process_name):
# 企图像单个进程那样通过global声明使用全局变量
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2023-12-06 22:02:45
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1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》课程中的第四节课进行学习。2 作业题目必做题: (1) 对 “./images/car.jpg” 做语义分割，提取出里面的车辆，模仿上课时，对“可视化推理结果”和“BGRA 四通道图”进行保存。(2) 自己找 2 张
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2023-08-08 15:29:29
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前言最近多线程与高并发的知识点真的是相当的火呀，这不，刚刚家里的小祖宗(比我小一辈的孩子，但是岁数没差多少)在面试的时候就碰壁了，不过幸好的是他作为应届生，应该拿offer问题不大，让他碰壁的就一个问题：多进程间的全局变量共享吗？其实是很简单的一个话题，不过，这小伙子可能当时紧张了，就没回答出来多少内容，最后抱歉的跟面试官其他的忘记了哈哈哈哈，话不多说，直接看代码吧，这种直观的展现是我比较喜欢的i
不同的进程不能同时修改一份数据，但是不同的进程能对一份数据进行修改可通过Manager来实现进程间的数据共享# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = "MuT6 Sch01aR"
from multiprocessing import Process,Manager
import os
def Child_Process(a,b):
a[os.getpid
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2023-07-03 15:48:49
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在我的程序中，我需要在使用Python进行多处理的进程之间共享一个字典。我简化了代码，在此举一个例子： import multiprocessing
def folding (return_dict, seq):
dis = 1
d = 0
ddg = 1
'''This is irrelevant, actually my program sends seq p
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2023-10-18 19:50:25
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一、数据共享1.进程间的通信应该尽量避免共享数据的方式2.进程间的数据是独立的，可以借助队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的。虽然进程间数据独立，但可以用过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此。 1 命令就是一个程序，按回车就会执行（这个只是在windows情况下）
2 tasklist 查看进程
3 tasklist | findstr pycharm
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2023-08-10 09:31:42
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多进程共享内存共享内存：在内存模型中，内核空间的下面有一块空间叫做内存映射段，包括文件映射（如映射动态链接库，程序运行时，将动态库加载到内存，并映射到程序的地址空间）、匿名映射，实现内存共享。 mmap：一种内存映射文件的方法，将内核中的特定部分内存映射到用户级进程中去，相比普通的read/write少一次拷贝，内核直接把文件数据从磁盘拷贝到共享内存就用户就行访问，使得这份数据不需要同时保留在两个
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2023-10-26 10:31:11
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进程之间共享数据(数值型)：import multiprocessing
def func(num):
num.value=10.78 #子进程改变数值的值，主进程跟着改变
if __name__=="__main__":
num=multiprocessing.Value("d",10.0) # d表示数值,主进程与子进程共享这个value。(主进程与子进程都是用的同一个value)
print
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2023-05-30 16:36:41
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在使用多进程的过程中，最好不要使用共享资源，如果非得使用，则请往下看。Multiprocessing类中共享资源可以使用3种方式，分别是Queue，Array，Manager。这三个都是Multiprocessing自带的组件，使用起来也非常方便。注意：普通的全局变量是不能被子进程所共享的，只有通过Multiprocessing组件构造的数据结构可以被共享。
Queue类使用Multip
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2023-08-04 12:15:03
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